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Ingénieur en intelligence artificielle : c’est quoi ce métier ?

 | par Laure Martin

Ingénieur en intelligence artificielle : c’est quoi ce métier ?
Le nombre d’offres d’emploi d’ingénieurs en IA a plus que triplé entre 2016 et 2018
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L’ingénieur en intelligence artificielle est en charge de la recherche, du développement et de la validation des outils et des méthodologies mobilisés pour la résolution de problèmes complexes par des algorithmes. Un métier qui a le vent en poupe. 

L’activité principale de l’ingénieur en intelligence artificielle s’organise tout d’abord autour de l’analyse des besoins. Il contribue à la définition d’une feuille de route scientifique en lien avec les problématiques traitées (TAL, reconnaissance vocale, image, etc.).
Il identifie les besoins en termes de software et de hardware et assure la compatibilité avec les écosystèmes existants. Il est également en charge de l’adéquation optimale entre les solutions IA développées et les attentes des commanditaires. Il intervient pour prototyper, entraîner, tester et valider les algorithmes utilisés en sélectionnant les approches les mieux adaptées. Il capture, prépare et normalise les données structurées et non structurées, évalue et optimise les applications (interface homme-machine, web services,etc.) et les adapte aux contraintes hardware. L’ingénieur en IA a aussi la charge de la restitution des résultats : la rédaction d’une documentation technique, le suivi des validations fonctionnelles, etc. 
Concernant le développement de l’activité, il participe à la montée en compétence des collaborateurs, encadre les stagiaires, anime les réseaux d’échange en interne autour de l’IA. Il effectue aussi une veille en élaborant un benchmark des différentes solutions développées ou en développement. 
 

Les compétences demandées

 Dans le domaine de la statistique, l’ingénieur en IA doit avoir des connaissances théoriques et pratiques en algèbre linéaire, en analyse de données, en statistiques et probabilités. Il doit être en mesure de modéliser, concevoir et simuler des grands volumes de données expérimentales et maîtriser des techniques de régression. 
Dans le domaine de l’algorithme, il se doit se connaître une ou plusieurs branches de l’IA : systèmes
experts, TAL, reconnaissance d’image, robotique, maîtriser une ou plusieurs techniques de machine learning et gérer les phases de tests et de validation. Bien entendu, il doit avoir des compétences en ingénierie informatique : maîtriser des langages de programmation (C, C++, R,
Python, Java, etc.), les bases de données (SQL, NoSQL, MongoDB, Oracle, etc.), les différentes architectures de réseaux neuronaux et les environnements / librairies de développement associés (TensorFlow, PyTorch, Caffe, Keras, ONNX, etc.).
 

Organisation de carrière

Avant de devenir ingénieur en IA, il a pu être automaticien roboticien ou informaticien statisticien. 
Il peut ensuite devenir expert en IA, ou encore manager/chef de projet IA. 
Parmi les profils les plus recherchés : les candidats issus d’une école d’ingénieurs ou d’une université avec une dominante en informatique et/ou en mathématiques. Généralement, les candidats ont un bac +5 à bac+8. Une expérience peut également être demandée : connaissance de cas pratiques à travers l’auto-apprentissage et/ou la préparation d’une thèse de doctorat. Une expérience professionnelle en informatique et mathématiques appliquées peut aussi être appréciée. 
Le nombre d’offres d’emploi d’ingénieurs en IA a plus que triplé entre 2016 et 2018. En 2018, les salaires proposés étaient compris entre 35 000 et 55 000 euros. Avec 155 offres d’emploi publiées en 2018, l’Ile-de-France est la première région qui recrute des ingénieurs en IA. L’Occitanie ainsi que les régions Auvergne-Rhône-Alpes et Provence Alpes Côte d’Azur recrutent également plus que les autres, sur ce métier. À elles quatre, ces régions concentrent 82 % des offres d’emploi publiées pour ce métier. 91 % des offres d’emploi proviennent d’entreprises du secteur des services. Elles ont été majoritairement émises par des Entreprises de service du numérique, des entreprises d’Ingénierie-R&D ou de conseil et gestion des entreprises.

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